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       在工業(yè)生產(chǎn)領域，尤其是工業(yè)機器人的應用中，視覺識別定位系統(tǒng)顯得尤為重要，在實際的生產(chǎn)中，我們要關注的不僅是能不能準確抓取，同時還要關注到其速度問題，而這一塊一直是行業(yè)內(nèi)的問題，我們經(jīng)常遇到的工業(yè)機器人抓取通常速度是比較慢的。而一旦將速度提升上來，抓取的精度便會產(chǎn)生問題。

      這也是視覺識別定位系統(tǒng)的難題，接下來我們跟隨陜西永輝的小編來一起了解下吧。

      首先是數(shù)據(jù)量，在較為復雜的生產(chǎn)環(huán)境中，系統(tǒng)需要準確找到需要識別定位的產(chǎn)品，其次是速度，如何在一些標準的生產(chǎn)線將速度提升到ms級別，過往的算法雖然可以在普通發(fā)揮作用，但是隨著算法不斷發(fā)展，深度學習算法往往需要搭載更加理想的GPU來實現(xiàn)，然后便是問題的核心，定位精度，在深度學習系統(tǒng)中，我們看到的圖像都是有一定的縮放，我們需要整個系統(tǒng)在原圖達到像素精度的匹配，剩下的就是識別的準確性，在很多情況下，我們能能到的學習數(shù)據(jù)很少，在這種狀態(tài)，如何來進一步提高識別的準確性！

     以上是我們今天帶來的視覺識別定位系統(tǒng)的相關問題，如果您對此類內(nèi)容感興趣，歡迎聯(lián)系陜西永輝電子科技有限公司！

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